Будущее машинного обучения: Децентрализованные протоколы как инфраструктура
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МЛ) переживают всплеск интереса, что приводит к нехватке аппаратных ресурсов и стремительному росту стоимости облачных сервисов. Однако появляется перспективное решение в виде децентрализованных протоколов и инфраструктуры, которые ставят под сомнение зависимость от централизованных игроков.
Вызов сервисам Web2
Гарри Грив, соучредитель Gensyn, вычислительной сети для машинного обучения, рассказал Cointelegraph во время мероприятия ETHGlobal в Лондоне о потенциале пиринговых вычислительных сетей, способных бросить вызов таким доминирующим игрокам, как Amazon Web Services. Gensyn, децентрализованная сеть, находящаяся в стадии разработки, призвана дать возможность частным лицам подключаться к различным устройствам через Интернет для обучения моделей машинного обучения. Проект получил значительную поддержку со стороны венчурных фирм Web3, привлекших 50 миллионов долларов от Andreessen Horowitz в 2023 году.
Расширение возможностей самоконтроля и вычислительной свободы
Концепция Gensyn согласуется с меняющимся ландшафтом интернета, который превращается в более динамичное представление информации, предоставляя людям самоконтроль и вычислительную свободу в сети. Сеть обладает потенциалом для использования значительных аппаратных ресурсов по всему миру, децентрализуя инфраструктуру, необходимую для вычислений в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Трехкратная проблема
Сооснователи Gensyn, Гарри Грив и Бен Филдинг, занимались исследованиями вычислений машинного обучения для тренировки и децентрализованных проверяемых систем. Они стремились решить три ключевые проблемы с помощью технологии на основе блокчейна. Во-первых, как установить связь с недоверенным устройством и обучить на нем модель машинного обучения. Во-вторых, как справиться с обучением моделей, которые не могут поместиться на одном устройстве. И наконец, как достичь масштаба всей системы и обеспечить экономические результаты, сопоставимые с централизованными сервисами вроде AWS.
Протокол без доверия для вычислений в области глубокого обучения
В документе Gensyn lite протокол описывается как протокол первого уровня без доверия для вычислений в области глубокого обучения. Он напрямую и немедленно вознаграждает участников за предоставление вычислительных ресурсов сети и выполнение задач ML. Однако проблема заключается в проверке завершенной работы ML, что требует децентрализованного консенсуса о том, кто что сделал. В этом пересечении теории сложности, теории игр, криптографии и оптимизации технология блокчейн играет решающую роль.
Вдохновленные идеалами биткойна
Генсин черпает вдохновение в идеалах протокола Bitcoin. Грив подчеркивает значение первых дней майнинга биткоина, когда пользователи могли добывать BTC с помощью небольших устройств, таких как ноутбуки. Такая демократизация майнинга позволила людям генерировать ценность на своих устройствах и превращать электроэнергию в деньги. Gensyn стремится достичь аналогичной демократизации, позволяя широкому кругу пользователей и аппаратных средств предоставлять или получать доступ к вычислительным ресурсам для обучения ML.
Разблокирование глобальных вычислительных ресурсов
Исследование кремниевых чипов Apple, в частности чипов M2 и M3, раскрывает их потенциал для разблокировки огромных глобальных вычислительных ресурсов. Грив предполагает, что эти чипы могут достичь паритета с потребительскими GPU среднего уровня Nvidia RTX, что делает их очень ценными для таких протоколов, как Gensyn. Широкое распространение устройств, оснащенных чипами Apple Silicon, может способствовать созданию суперкластера децентрализованной сети, обеспечивая более мощные пограничные устройства и верификацию, не зависящую от устройства.
Дорога вперед
Хотя первоначальный запуск Gensyn будет ориентирован на пользователей с большим количеством графических процессоров (GPU), долгосрочный план состоит в том, чтобы сделать сеть доступной для широкого круга пользователей и аппаратного обеспечения. Цель состоит в том, чтобы создать удобную среду, в которой люди с ноутбуками смогут легко подключаться к сети и предоставлять свои вычислительные ресурсы. Кроме того, Gensyn стремится содействовать разработке более удобных приложений, которые улучшат работу сети с точки зрения предложения и вклада.
Заключение
Будущее машинного обучения может быть определено децентрализованными протоколами и инфраструктурой. Используя одноранговые вычислительные сети, эти протоколы предлагают решение проблемы нехватки аппаратных ресурсов и растущей стоимости централизованных облачных сервисов. Компания Gensyn, специализирующаяся на децентрализованных вычислениях в области машинного обучения, обладает значительным потенциалом для революционных изменений в этой области и расширения прав и возможностей людей, обеспечивающих самоконтроль и вычислительную свободу в Интернете. По мере развития Интернета децентрализованные протоколы могут стать краеугольным камнем инфраструктуры, поддерживающей достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения.